Codeforces 1017F The Neutral Zone（数论 埃氏筛）

最新推荐文章于 2025-04-14 20:18:10 发布
转载 最新推荐文章于 2025-04-14 20:18:10 发布 · 147 阅读 · 0

给定内容仅为一个链接，未包含博客具体信息，无法提炼关键信息形成摘要。
Codeforces 1017F The Neutral Zone（数论好题）
codeswarrior的博客
09-05 340
F. The Neutral Zone time limit per test 5 seconds memory limit per test 16 megabytes input standard input output standard output Notice: unusual memory limit! After the war, destroyed cities...
Codeforces 1017F The Neutral Zone (看题解)
03-11 128
这题一看就筛质数就好啦， 可是这怎么筛啊， 一看题解， 怎么会有这么骚的操作。 #include<bits/stdc++.h> #define LL long long #define fi first #define se second #define mk make_pair #define PLL pair<LL, LL> #define ...
【筛法】Codeforces1017F The Neutral Zone
氧化钠的博客
08-09 315
分析： 就是个算贡献的水题。。。但出题人相当无聊。。。把内存卡得爆小。。。只有16M。。。。 不得不说CF的评测机真心快。。。n=3∗108n=3∗108n=3*10^8的情况下nlognnlognnlogn居然还能卡进2s（卧槽不科学啊啊） 其实就是个埃氏筛，但是由于n=3∗108n=3∗108n=3*10^8且内存只有16M，bitset也只能存大概10810810^8位，出题人以为这样...
codeforce 1017 F. The Neutral Zone
albertluf的博客
08-14 234
F. The Neutral Zone time limit per test 5 seconds memory limit per test 16 megabytes input standard input output standard output Notice: unusual memory limit! After the war, destroyed cities...
CodeForces 1017B-The Bits
[SZU_Crayon]
08-10 1305
CodeForces 1017B-The Bits 题目链接：B. The Bits 思路： 题目大意是给两个位数相同的二进制数a，b，交换a中两位，问有多少种交换方式，使得a，b的或运算结果改变。 按或运算的性质，交换a中的两位，如果b对应位置为1，那么无论怎么交换该位是始终为1的，所以要改变，只能b在该位为0 这样只要处理两种情况，1 [ a 0  b 1 ]  ...
Codeforces 1017F The Neutral Zone 数论
weixin_30855761的博客
08-09 150
原文链接https://www.cnblogs.com/zhouzhendong/p/CF1017F.html 题目传送门 - CF1017F 题意 　　假设一个数 $x$ 分解质因数后得到结果 $x=p_1^{a_1}p_2^{a_2}\cdots p_k^{a_k} $ 　　定义 $\text{exlog}_f(x) = a_1 f(p_1) + a_2 f(p_2) + ... + ...
Codeforces Round 1017 (Div. 4)题解
Silenceneo的ACM坎坷之路（已退役）
04-14 1430
性质，我们只需要知道，在二进制状态下，某一位的结果与其对应的其他数该位情况相关，并且与该位分别有多少个数相关，有多少个数答案就是几倍。因此，敲击左边鼓的声音可能是 “L” 或 “LL”，敲击右边鼓的声音可能是 “R” 或 “RR”。例如，如果 $p = $ “LR”，那么敲击的结果可能是 “LR”、“LRR”、“LLR” 和 “LLRR” 中的任何一个，但字符串 “LLLR” 或 “LRL” 则不可能。敲击左边的鼓可以记录为 “L”，敲击右边的鼓可以记录为 “R”。右侧，上下也是不同的，符合题意。
关于埃氏筛法详解
热门推荐
1900的博客
12-18 4万+
那天的ppt讲的不是很清楚 下来后好多同学都说没听懂（。。。。。） 我再补充一下 首先 关于原理（ppt最后一行多了一个9，小细节 不用管） ppt上讲的很清楚了 这个原理是相对简单的 很好理解 如果原理你都理解了 那么你直接去后边看用法 如果 你还没有理解 那么 我再举个例子 最朴素的判断素数方法 是这样的 对吧 那么 现在我让你判断1-20 之内的素数 你...
基于Python_Flask框架与MySQL_57数据库构建的轻量级企业级后台管理系统_集成用户权限管理_角色分配_数据可视化仪表盘_日志记录_文件上传下载_多模块CRUD操作_.zip
12-20
基于Python_Flask框架与MySQL_57数据库构建的轻量级企业级后台管理系统_集成用户权限管理_角色分配_数据可视化仪表盘_日志记录_文件上传下载_多模块CRUD操作_.zip
一个使用Python编程语言实现数据挖掘领域核心经典算法的综合性开源代码库与学习资源项目_该项目系统性地涵盖了从数据预处理到模型评估的完整数据挖掘流程包含决策树算法如ID3_C4.zip
12-20
一个使用Python编程语言实现数据挖掘领域核心经典算法的综合性开源代码库与学习资源项目_该项目系统性地涵盖了从数据预处理到模型评估的完整数据挖掘流程包含决策树算法如ID3_C4.zip
基于Vue.js与JavaScript的古籍文字检测识别系统源码及部署指南
12-20
**项目概述：** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`，基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引：** 1. **获取项目文件**后，进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令： ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢，可通过指定镜像源加速： ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器： ```bash npm run dev ``` 启动后，可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署：** - 生成测试环境产物： ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本： ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令：** - 预览构建后效果： ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览： ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复： ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明：** 本系统代码经过完整功能验证，运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员，可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改，以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
EI复现基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度（Matlab代码实现）
12-20
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型，重点研究了包含P2G-CCS（电转气-碳捕集与封存）耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本，通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行，提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建（涵盖经济性与环保性）、约束条件处理及求解方法，并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证，实现了科研级复现。此外，文档附带网盘资源链接，提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员；熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标：①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文；②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用；③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响；④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议：建议结合提供的网盘资源，先通读文档理解整体思路，再逐步调试代码，重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系；可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
【Ćuk转换器】Ćuk转换器将输入的直流电压转换为输出的直流电压，同时输出电压的极性相反（Simulink仿真实现）
12-20
【Ćuk转换器】Ćuk转换器将输入的直流电压转换为输出的直流电压，同时输出电压的极性相反（Simulink仿真实现）
（26页PPT）智慧水务解决方案数字孪生.pptx
12-20
（26页PPT）智慧水务解决方案数字孪生.pptx
芯片查询大全V2.3：芯片替换查询
12-20
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/362cb3eb6645 CodeX 少女前线芯片计算器CodeX 使用说明 转载请注明出处，禁止用于商业。 release (latest by date) All Releases 目前功能： 从本地代理/网络代理获取芯片数据 配置各小队参数 为各小队配置不同的芯片组合方案（例如用不用5格） 按格数筛选方案 在方案列表中直接对各属性排序 Top n 计算并显示当前各小队的满强化属性 保存为各小队选择的配置 在计算中排除已经选择的配置中的芯片 依赖 zlib gzip-hpp openssl 芯片图片素材来自GFTool 芯片解法数据来自GFChipToolX 打赏 微信扫码支持一下~ 微信打赏
FANUC机器人SRVO-062故障原因分析与解决方案.docx
12-20
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 DetailsOnWindowsUsage 报错&警告&心得体会-原因分析&解决办法&经验总结 长期更新, 当前时间是2019年6月15日10:11:36 操作无法完成因为文件已在{?}另一程序中打开// 其他文件夹中打开 - 解决办法: 任务管理器-性能-资源监视器-CPU-关联的句柄搜索框-[输入文件名/文件夹名]-结束列出的所有任务 PC端微信的"设置","备份"功能 - 设置: 设置-通用设置-[我是只保留了: 1. 保留聊天记录; 2. 适配比例; 3. 使用默认浏览器打开网页] 设置-[在备份完成后]-清空聊天记录 - 备份: [每个星期]备份至电脑 - Android微信客户端: [进入"我-设置"] 聊天-聊天记录备份与迁移-清空聊天记录 通用-字体大小-最小 通用-照片视频与文件-全部关闭 通用-发现页管理-只保留"朋友圈"+"小程序" 通用-横屏模式+NFC功能-关闭 Jupyter notebook 快捷方式 - 目标是: 1. workdir换成D:/jupyter notebook 2. 用conda命令行输入jn打开jupyter notebook[此时其workdir是在D:/jupyter notebook] - 解决方法: conda输入jupyter notebook --generate-config, 找到jupyternotebookconfig.py, 查找c.NotebookApp.notebook_dir, 填写保存 [改名] 利用https://stackoverflow.com/questions/20530996/alias...
（27页PPT）某省市社会治理综合服务信息平台.pptx
最新发布
12-20
（27页PPT）某省市社会治理综合服务信息平台.pptx
wuhengliangliang_python_charts_demo_42208_1766047257417.zip
12-20
wuhengliangliang_python_charts_demo_42208_1766047257417.zip
codeforces 2123F 最小化不动点
07-16
在 Codeforces 2123F 问题中，目标是通过重新排列数组 $ a $ 来最小化不动点的数量。所谓“不动点”是指在重新排列后的数组中满足 $ a_i = i $ 的位置。该问题要求设计一种策略，以最优方式重新排列数组元素，使得这样的不动点数量最少。 为了解决这个问题，可以采用贪心算法和图论思想相结合的策略： - 首先，观察到如果某个值 $ i $ 出现了多次（即 $ a_i = i $），那么这些重复的值必须被移动到其他位置，以消除不动点。 - 对于那些没有出现在其索引上的值（例如 $ a_i \neq i $），可以通过交换操作将其移动到合适的位置，从而避免产生新的不动点。 一个有效的解决方案可以基于以下步骤： 1. 构建一个映射表，记录每个值出现的位置。 2. 找出所有当前值等于其索引的位置（即当前的不动点）。 3. 尝试通过交换来消除这些不动点。优先考虑将这些值移动到未被占用的位置，并确保不会引入新的不动点。 4. 在无法完全消除所有不动点的情况下，选择最优的交换策略以尽可能减少不动点的数量。 以下是 Python 中的一个示例实现，用于解决此类问题的基本思路： ```python def minimize_fixed_points(n, a): pos = {} fixed_points = [] # 记录每个值的出现位置，并找出初始的不动点 for i in range(n): if a[i] == i + 1: fixed_points.append(i) if a[i] not in pos: pos[a[i]] = [] pos[a[i]].append(i) # 如果没有重复的值，则可以直接交换以消除所有不动点 result = a[:] for i in fixed_points: found = False for val in pos: if val != i + 1 and len(pos[val]) > 0: j = pos[val].pop() result[i], result[j] = result[j], result[i] found = True break if not found: # 特殊情况处理：当只剩下一个值时 for j in range(n): if j != i and result[j] != j + 1: result[i], result[j] = result[j], result[i] break return result # 示例输入 n = int(input()) a = list(map(int, input().split())) result = minimize_fixed_points(n, a) print(' '.join(map(str, result))) ``` 此代码实现了上述逻辑，并尝试通过交换来最小化不动点的数量。对于大多数情况，它能够有效消除所有不动点；在某些特殊情况下（例如所有值都唯一且存在多个不动点），则需要特别处理。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值